keras自定义false_negative_error损失函数

可以使用以下代码来定义 false_negative_error 损失函数：

import keras.backend as K

def false_negative_error(y_true, y_pred):
    # 计算真实标签中为正类的数量
    num_positives = K.sum(y_true)
    # 计算预测标签中为正类的数量
    num_predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
    # 计算真实标签中为正类但被错误预测为负类的数量
    false_negatives = num_positives - num_predicted_positives
    # 计算 false negative error
    return false_negatives / (num_positives + K.epsilon())

这个函数将真实标签和预测标签作为输入，并计算 false negative error。其中，K.epsilon() 是一个很小的数，用于避免除以零的情况。

相关问题

keras自定义false_positive_error损失函数

可以使用以下代码来定义 false_positive_error 损失函数：

import keras.backend as K

def false_positive_error(y_true, y_pred):
    # 计算预测值中的正例和负例
    y_pred_pos = K.clip(y_pred, 0, 1)
    y_pred_neg = 1 - y_pred_pos

    # 计算真实值中的正例和负例
    y_true_pos = K.clip(y_true, 0, 1)
    y_true_neg = 1 - y_true_pos

    # 计算 false positive error
    fp = K.sum(y_pred_pos * y_true_neg)
    tn = K.sum(y_pred_neg * y_true_neg)
    return fp / (fp + tn + K.epsilon())

这个函数将预测值和真实值作为输入，并返回 false positive error。

keras自定义false negative error损失函数

Keras自定义false negative error损失函数可以使用以下代码实现：

import keras.backend as K

def false_negative(y_true, y_pred):
    # 计算真实标签中为正样本的数量
    positives = K.sum(y_true)
    # 计算预测标签中为正样本的数量
    predicted_positives = K.sum(K.round(K.clip(y_pred, 0, 1)))
    # 计算真实标签中为正样本但被错误预测为负样本的数量
    false_negatives = positives - predicted_positives
    # 返回false negative error损失函数
    return false_negatives / (positives + K.epsilon())

这个损失函数可以用于解决二分类问题中的假阴性问题，即将正样本错误地预测为负样本的情况。